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英特尔宋继强详解异构计算:拥有不同功能,可灵活组合的Chiplet是关键

作者:互联网

                                     图注:英特尔中国研究院院长宋继强

    2021年4月24日,英特尔中国研究院院长宋继强受邀参加了由中国工程院信息与电子工程学部创办的信息与电子工程前沿论坛,发表了主题为《全景透视英特尔异构计算技术》的报告,内容覆盖英特尔在产品级先进的异构集成技术以及研究院正在探索的前沿技术。宋继强表示,目前已经不太可能仅通过CMOS晶体管微缩的形式推动摩尔定律的发展,摩尔定律实际上已经成为产业的一面旗帜,而异构集成是推动摩尔定律继续发展的重要方式。

    为此,英特尔一直在驱动转型。早在2015年,英特尔洞察到了数据发生的颠覆性变化,并在2017年正式开始以数据为中心的转型。通过自身的技术累积以及系列收购,英特尔已经从一家CPU的公司转型为包含多种计算架构XPU的公司,并在此基础上推出了适配的软件,并构建相应的生态,引领异构计算的发展。

    在今年3月份,英特尔新任CEO帕特·基辛格宣布英特尔将从传统的IDM升级至IDM2.0的战略,增加制造业务比重,服务全球客户。宋继强在此次演讲中表示,英特尔之所以能够实现XPU以及IDM2.0,其六大底层的核心技术以及分解技术起到了关键的作用。除此之外,宋继强也介绍了英特尔正在大力推进的前沿计算研究,为更快、更高能效比的计算未来奠定了重要基础。

    异构计算的基础:六大技术支柱

    根据宋继强介绍,英特尔六大技术支柱中,制程和封装、架构是英特尔“Tick-tock”模式最基础也是最根本的能力。在此之上,英特尔也提供先进的内存以及多种范围的互连技术。除硬件之外,英特尔的软件能力也是释放硬件性能至关重要的一环。最后,英特尔还拥有贯穿全程的安全技术,确保整个系统更加安全。

    宋继强在此次演讲中特别介绍了英特尔在异构集成领域一种创新性的方法,即将单节点芯片分解为多节点异构集成。这种方法是将带有不同属性的计算晶片(Compute Die),如CPU晶片或GPU晶片,以及一些不同功能的IO做成Chiplet,再将这些Chiplet通过英特尔先进的封装技术按需进行组合,可以快速实现目标芯片,灵活性强,同时减少了测试以及系统验证时间,效率极高。

    要实现这样的操作,封装技术是至关重要的一环。目前英特尔封装技术领先业界,EMIB、3D Foveros已经运用在产品中,CO-EMIB、ODI拥有一些开放标准,推动产业实现更多规模化地生产制造。在去年的“架构日”上,英特尔还率先推出了混合结合(Hybrid Bonding)封装技术,这项新技术能够加速实现10微米及以下的凸点间距,提供更高的互连密度、带宽和更低的功率。同时,英特尔在硬件产品领域的积累也是实现这种分解设计的必要基础。宋继强表示,英特尔产品覆盖从物联网到云端、通讯,而整个通讯中从基站到核心网的产品都有,这些性能都可以成为实现Chiplet的重要资源,从而让芯片拥有更强大的能力。

    除了在硬件层面的异构,英特尔特别强调软件对于异构计算的重要性。在将不同硬件集成到一起之后,如果不能通过软件进行调优和优化,性能无法达到要求。宋继强举了一个例子,在经过软件优化后,英特尔最新的异构计算硬件所实现的性能是此前没有软件优化性能的200倍。因此,软件是释放异构计算性能的重要一环。

    为此,早在2019年年底,英特尔就推出了开源的跨架构编程模型oneAPI, 致力于解决异构计算痛点,帮助软件人员可以在不同计算架构上通过统一语言进行编程。英特尔oneAPI是一个开源系统,目前已经有40多家企业、大学机构宣布支持oneAPI,其中包括微软、谷歌等,成为一股重要的生态力量。

    前沿计算,奠定未来计算创新基础

    英特尔同时也着眼于未来,在颠覆性计算领域投入巨大,并取得了瞩目的成果。宋继强在此次演讲中也重点介绍了英特尔在神经拟态计算(类脑计算)和量子计算的最新研究成果。

    神经拟态计算模拟的是大脑的计算模式,包含很多并行计算和异步计算,不需要提前进行数据训练,可以在工作的过程中自我进行学习,大幅提升效率和能耗。英特尔已经推出了神经拟态计算基础芯片Loihi,拥有128个核,每个核里面可以去模拟1000个神经元,每个神经元又可以跟1000个另外的神经元构建联系,就是所谓的突触。宋继强表示,Loihi可以构造出13万个神经元,1.3亿个突触,支持自学习,内部是异步网络,而且没有浮点运算,没有乘加器,和现在深度神经网络加速器完全不同,同时它深度整合了计算和存储。

 

                                     图注: Loihi芯片架构

    英特尔还推出了由768个Loihi组成的神经拟态计算系统Pohoiki Spring,拥有1亿个神经元,相当于一个小仓鼠的大脑。神经拟态计算的实际应用需要由更多合作伙伴来探索,英特尔也成立了神经拟态计算社区,推动神经拟态计算落地。

    量子计算已经成为全球科技领域关注的焦点,英特尔在其中也扮演了重要的角色,是唯一一家推动量子实用性的厂商。据宋继强介绍,要想真正实现量子计算商业化使用,必须要进行全栈式的考量。在硬件上,英特尔独创的硅自旋量子位契合了英特尔在半导体领域的优势,并提高了量子计算运行的温度,为以后规模化发展奠定了基础。芯片商业化的必要步骤之一是测试,英特尔的量子低温探测仪,就是为硅自旋量子位建立的一条300mm的大容量制造和测试线。

    仅有硬件还不够,量子计算需要通过一套控制系统,让芯片对软件暴露出一个可控制的操作界面也很重要。英特尔为此推出了代号为“Horse Ridge”的低温控制芯片,实现了对多个量子位的控制,可以实现更大的量子系统扩展。

    作为领先的半导体公司,英特尔始终致力于为全世界计算提供重要基石。不仅前瞻性地布局异构计算,引领异构计算发展,同时着眼于未来,为更复杂、要求更高的计算需求提供解决方案。在全球化数字变革加速之际,英特尔的计算创新将成为浓墨重彩的一笔。

标签:Chiplet,异构计算,英特尔,宋继强,计算,拟态,量子
来源: https://blog.csdn.net/techty/article/details/116272429